PandasAI - Faça análise de dados com IA generativa
📑 Tabela de conteúdos
📝 Introdução
Como você já sabe, uma das etapas mais demoradas em um projeto de ciência de dados é a pré-processamento dos dados. Quando se trata de pré-processamento de dados, o Pandas é uma incrível biblioteca do Python. Mas e se você quiser adicionar capacidades de IA generativa a essa biblioteca? Nesse caso, você definitivamente precisa conhecer o PandasAI. O PandasAI é uma ferramenta em Python que potencializa as capacidades do Pandas, utilizando modelos de IA generativa. Ele não apenas permite lidar facilmente com conjuntos de dados grandes, mas também ajuda a realizar manipulações complexas de dados. Neste artigo, exploraremos o PandasAI e abordaremos como realizar análise de dados com ele.
📌 Instalando o PandasAI
Antes de começar a utilizar o PandasAI, você precisa instalá-lo. Felizmente, isso é muito fácil de fazer usando o pip. Tudo o que você precisa fazer é executar o comando pip install pandasai. Simples, não é mesmo? Agora você está pronto para trabalhar com o PandasAI.
🛠 Configurando o PandasAI
Depois de instalar a ferramenta, precisamos importá-la. Podemos fazer isso da seguinte forma: from pandasai import PandasAI. É importante observar que o PandasAI não substitui o Pandas, mas sim é uma ferramenta de IA que libera todo o potencial do Pandas. Além disso, vamos importar o Pandas com o comando import pandas as pd. O PandasAI trabalha com grandes modelos de linguagem da OpenAI, incluindo os modelos HuggingFace e o Google Palm. Neste artigo, vamos aproveitar a API da OpenAI. Por isso, importaremos o OpenAI com o código from pandasai.llm.openai import OpenAI. Agora que importamos as bibliotecas necessárias, vamos configurar a chave de API da OpenAI. Faremos isso utilizando o módulo os e o comando import os. Em seguida, definiremos a chave OPENAI_API_KEY. Após essa configuração, instantiamos a classe OpenAI com a chave da API e criamos um objeto PandasAI utilizando o modelo de linguagem do Pandas. Ficará assim: pandas_ai = PandasAI(llm). Pronto! Até agora, importamos as bibliotecas necessárias e criamos um objeto PandasAI.
🔎 Explorando dados com o PandasAI
Agora que já configuramos o ambiente, podemos carregar um conjunto de dados e explorá-lo com o PandasAI. O conjunto de dados que usaremos é o de salários de ciência de dados. Você pode carregá-lo com o comando df = pd.read_csv("ds_salaries.csv"). Em seguida, podemos utilizar o método head() para visualizar as primeiras cinco linhas do conjunto de dados: df.head(). Muito bem! Agora que já carregamos o conjunto de dados, vamos aprender como realizar manipulações de dados com o PandasAI.
📊 Visualização de dados com o PandasAI
Na análise de dados, uma das maneiras mais fáceis de compreender os dados é através da visualização. Vamos começar examinando os dez principais cargos. Podemos fazer isso através do comando response = pandas_ai.run(df, Prompt='Plot a bar Chart showing top 10 job titles, using different colors for each bar'). E então, podemos exibir a resposta com o comando print(response). Através do gráfico de barras, podemos facilmente identificar quais cargos são mais comuns, como engenheiro de dados e data scientist. Perceba que com um simples comando, podemos gerar um gráfico de barras usando o poder da IA generativa. Isso é impressionante, não é mesmo? Agora, vamos aprender como visualizar a distribuição dos níveis de experiência.
📈 Manipulando dados com o PandasAI
Para criar um gráfico de pizza com o PandasAI, vamos utilizar novamente a coluna de níveis de experiência do conjunto de dados. Podemos fazer isso com o seguinte comando: response = pandas_ai.run(df, prompt='Plot a pie chart showing the experience level distribution'). E então, exibimos a resposta com o comando print(response). Como podemos ver, os níveis sênior têm o maior número de cargos, seguidos pelos níveis intermediário e júnior. Existem menos cargos de nível diretoria em comparação com os outros níveis. Os LLMs são um avanço incrível na área de IA, e o PandasAI é uma ótima ferramenta para extrair insights de conjuntos de dados, utilizando todo o poder dos LLMs. Confie em mim, essa ferramenta de IA é uma nova revolução na análise de dados. Ela facilita o trabalho com tarefas complexas de exploração e manipulação de dados, permitindo que você obtenha informações valiosas conversando com seus dados. Essa biblioteca também ajuda a superar desafios em dados volumosos, utilizando as capacidades da IA generativa. No entanto, é importante ressaltar que ela ainda possui limitações e não pode substituir totalmente os humanos, assim como todas as ferramentas de IA. Portanto, é necessário verificar a precisão dos resultados analisados por seres humanos. Neste artigo, abordamos como instalar, configurar e trabalhar com o PandasAI. Também vimos como plotar gráficos para explorar os dados. Você pode encontrar o link para este notebook na descrição. Isso é tudo! Espero que você tenha gostado. Não se esqueça de se inscrever, ativar o sino de notificações e curtir o vídeo. Nos vemos no próximo vídeo. Até logo!
🎯 Conclusão
Neste artigo, exploramos o PandasAI, uma ferramenta poderosa para análise de dados que utiliza IA generativa. Aprendemos como instalar e configurar o PandasAI, bem como realizar manipulações e visualizações de dados com essa ferramenta. O PandasAI é uma excelente escolha para lidar com grandes conjuntos de dados e obter insights valiosos por meio de conversas com os dados. No entanto, é importante lembrar que ele não substitui completamente os humanos e a verificação humana é essencial para garantir a precisão dos resultados. Experimente o PandasAI em seus projetos de análise de dados e aproveite seus recursos avançados.
❓ FAQ
Q: Como instalar o PandasAI?\
R: Para instalar o PandasAI, você pode usar o comando pip install pandasai.
Q: Quais modelos de IA o PandasAI utiliza?\
R: O PandasAI utiliza grandes modelos de linguagem, como os da OpenAI, HuggingFace e Google PaLM.
Q: O PandasAI substitui o Pandas?\
R: Não, o PandasAI é uma ferramenta que potencializa as capacidades do Pandas utilizando modelos de IA generativa.
Q: O PandasAI é uma ferramenta completa para análise de dados?\
R: Sim, o PandasAI oferece recursos avançados para manipulação e visualização de dados, mas é importante lembrar que ele possui limitações e a verificação humana é essencial para garantir a precisão dos resultados.
Q: Onde posso encontrar mais recursos sobre o PandasAI?\
R: Você pode encontrar mais recursos sobre o PandasAI no link fornecido na descrição deste artigo.
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